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web-whisper

项目已迁移至pluja/whishper,访问获取新版

web-whisper项目已迁移至pluja/whishper,详情请访问whishper.net查看最新版本及功能更新。新平台提供了多项改进和优化,以便用户体验最新信息和支持。

ChatLLM-Web - 浏览器内运行、无需服务器的私密LLM聊天工具
ChatLLM WebGithubVercelWebGPU多会话聊天开源项目隐私
ChatLLM-Web是一款基于WebGPU的LLM聊天工具,完全在浏览器中运行,无需服务器支持,注重隐私和数据安全。支持多会话聊天,数据全部本地存储,具备响应式设计和PWA离线功能。用户界面简洁友好,支持Markdown和流式响应,易于部署并可免费使用。
faster-whisper-large-v2 - 多语言语音识别模型 支持高效转录和翻译
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
faster-whisper-large-v2是基于OpenAI Whisper large-v2模型转换的CTranslate2格式语音识别模型。该模型支持100多种语言的音频转录和翻译,性能高效且语言覆盖范围广泛。开发者可通过faster-whisper库轻松使用,实现强大的多语言语音处理。模型采用FP16格式保存权重,可在加载时根据需求调整计算类型,适应不同应用场景。
ws - 轻量级高性能的Node.js WebSocket库
GithubNode.jsWebSocketws实时通信开源项目网络协议
ws是一个轻量级、高性能的Node.js WebSocket库,支持客户端和服务器端实现。该库通过了广泛的测试,兼容最新WebSocket协议,提供简洁API和丰富示例。ws支持消息压缩、客户端认证等功能,适用于构建各类实时Web应用。
whisper-large-v3-turbo - 精简版Whisper语音识别系统的突破性进展
GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型蒸馏自动语音识别语音识别
Whisper large-v3-turbo通过模型蒸馏技术对原版Whisper进行优化,将解码层从32减少到4层,在仅造成轻微性能损失的情况下显著提升了处理速度。该模型继承了Whisper优秀的多语言处理能力,支持超过100种语言的语音识别和翻译任务,能够适应不同场景的音频输入。基于高效的架构设计,此模型在降低计算资源需求的同时保持了稳定的识别准确率。
whisperkit-coreml - 针对苹果芯片优化的本地化语音识别开源框架
Apple SiliconCoreMLGithubHuggingfaceWhisperKit开源项目模型设备端语音识别
WhisperKit是一个为苹果芯片设备优化的本地语音识别框架,提供高性能的语音转文本功能。该开源项目托管于GitHub,开发者可以通过Hugging Face上的基准测试评估其在实际设备上的表现。WhisperKit使iOS和macOS应用能够实现先进的本地语音识别,无需依赖云服务。
chatgpt-share-web - 实时语音与跨车聊天功能,支持GPTS隔离
ClaudeGithubOpenAI使用条款chatgpt-share-webdocker一键部署脚本开源项目
项目功能丰富,包括实时语音、GPTS隔离、跨车聊天和Claude支持等。用户可通过一键部署脚本快速体验最新功能。系统具备完整的用户管理和流量变现功能,支持注册、登录、推广、返佣、提现和购买等操作。无论是官网UI还原、代码分析、绘图插件或多功能商城,项目都提供强大的配置和定制化选项,且每日更新,确保服务稳定。
buzz - 离线音频转录与翻译工具,基于OpenAI Whisper技术
BuzzGithubOpenAIWhisper开源项目應用商店热门音频转录
Buzz是一款运行于个人电脑上的离线音频转录与翻译工具,使用OpenAI的Whisper技术,能够高效地转录并翻译音频内容。该应用提供Mac App Store专用版本,具有更清晰的界面和更丰富的功能,如音频回放、拖放导入、转录编辑和搜索等。对于不同操作系统,Buzz提供了简便的安装方式,包括Windows, macOS和Linux。Buzz旨在提供无缝和高效的用户体验,以满足广泛的个人和专业需要。
faster-whisper-base - OpenAI Whisper模型在CTranslate2格式下的应用
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别
本项目将OpenAI Whisper base模型转换为CTranslate2格式,支持多语种语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper,并提供Python代码示例展示音频转录过程。模型采用FP16格式,可灵活调整计算类型。项目详细说明了转换过程,为开发者提供了便捷的语音识别工具。
faster-whisper-medium - 多语言语音识别与转录的高效开源解决方案
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型转换自动语音识别
该项目是基于OpenAI Whisper medium模型转换而来的CTranslate2格式模型,为faster-whisper项目提供支持。支持90多种语言的语音识别和转录功能,性能优异且准确度高。用户可通过faster-whisper轻松实现音频文件的高效转录,获取精确的时间戳和文本输出。模型采用float16量化,计算类型可根据需求灵活调整,适用于多种语音识别应用场景。
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